Narut Soontranon

Narut Soontranon

Data Science | AI | Machine Learning | Deep Learning
AI Inference: เมื่อการรัน AI กลายเป็น Competitive Advantage

AI Inference: เมื่อการรัน AI กลายเป็น Competitive Advantage

ในการพิจารณาเลือก AI เรามักพูดถึง Model Training — ใช้ GPU เท่าไร, Train นานแค่ไหน, Model ใหญ่แค่ไหน แต่เมื่อ AI ถูกนำไปใช้งานจริง สิ่งที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ คือ Inference ทุกครั้งที่ User ส่ง Prompt → Model ประมวลผล → สร้าง
Narut Soontranon
AI Router: เมื่อ AI ไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลเดียว

AI Router: เมื่อ AI ไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลเดียว

ในยุคแรกของการใช้ GenAI คำถามคือ “โมเดลไหนเก่งที่สุด?” แต่เมื่อ AI ถูกนำไปใช้งานจริง คำถามที่สำคัญกว่าคือ “งานนี้ควรใช้โมเดลไหน?” เป็นแนวคิดของ AI Router AI Router คือ layer ที่อยู่ระหว่าง Application กับ AI Models ทำหน้าที่วิเคราะห์ request แล้
Narut Soontranon
Tool Calling: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ “ตอบ” แต่สามารถ “ลงมือทำ”

Tool Calling: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ “ตอบ” แต่สามารถ “ลงมือทำ”

AI ยุคแรก ๆ มีหน้าที่หลัก คือ Generate Text — เราถาม และ AI ตอบ แต่ AI Agent ต้องมีประสิทธิภาพมากกว่านั้น สามารถ เรียกใช้เครื่องมือ (Tools) เพื่อทำงานจริง เช่น ค้นข้อมูลจาก Database, เรียก API, เช็ก Stock,
Narut Soontranon
AI Browser: เมื่อ Browser กำลังกลายเป็น AI Operating System

AI Browser: เมื่อ Browser กำลังกลายเป็น AI Operating System

ก่อนหน้านี้เราใช้อินเทอร์เน็ตผ่าน Browser → Website → Click → Search วันนี้ Browser กำลังเปลี่ยนบทบาทจาก หน้าต่างสู่โลกอินเทอร์เน็ต ไปเป็น AI Operating System ที่สามารถเข้าใจคำสั่ง วางแผน และลงมือทำงานแทนผู้ใช้ได้ AI Browser ในปัจจุบันไม่ได้แค่ช่วยค้
Narut Soontranon
The AI Gateway Era: ทำไม MCP (Model Context Protocol) กำลังเปลี่ยนวิธีที่ AI เชื่อมต่อกับโลก

The AI Gateway Era: ทำไม MCP (Model Context Protocol) กำลังเปลี่ยนวิธีที่ AI เชื่อมต่อกับโลก

AI ในปัจจุบันดีขึ้นมาก แต่ก็ยังมีข้อจำกัดสำคัญอย่างหนึ่ง นั่นคือ AI ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลหรือระบบขององค์กรได้เอง หากไม่มีการเชื่อมต่อเพิ่มเติม ที่ผ่านมา นักพัฒนาต้องเขียน Integration แยกสำหรับแต่ละระบบ ไม่
Narut Soontranon
Context Engineering: เมื่อการออกแบบ สิ่งที่ AI เห็น สำคัญกว่าการเขียน Prompt

Context Engineering: เมื่อการออกแบบ สิ่งที่ AI เห็น สำคัญกว่าการเขียน Prompt

เราเชื่อว่า ถ้า AI ตอบไม่ดี แสดงว่าเรายังเขียน Prompt ไม่เก่ง แต่ในความเป็นจริง ปัญหาส่วนใหญ่ไม่ได้อยู่ที่ Prompt แต่อยู่ที่ Context หรือข้อมูลที่ AI ได้รับก่อนเริ่มตอบ จินตนาการว่า เราถามพนักงานใหม่ว่า “สรุ
Narut Soontranon
Small Language Models (SLMs): ทำไม AI ตัวเล็กกำลังกลับมาได้รับความนิยม

Small Language Models (SLMs): ทำไม AI ตัวเล็กกำลังกลับมาได้รับความนิยม

ช่วง 2–3 ปีที่ผ่านมา บริษัท AI แข่งขันกันสร้าง Large Language Models (LLMs) ที่มีพารามิเตอร์เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพราะเชื่อว่า “ยิ่งใหญ่ ยิ่งฉลาด” แต่เมื่อองค์กรเริ่มนำ AI ไปใช้งานจริง คำถามสำคัญกลับเปลี่ยนจาก
Narut Soontranon